反潜水面舰艇CGF的仿真决策支持

在大型仿真系统中,对一种计算机生成兵力不仅要求其能进行实体的智能行为决策,还要求其能响应人工干预和仿真中其他更高级兵力的干预,而目前研究多集中在实体的智能决策上,对CGF综合决策支持的研究还不多.从反潜水面舰艇CGF系统的决策需求出发,通过对系统决策进行分析,采用CXBR上下文推理技术构建CGF的实体行为决策模型,阐述了CXBR决策方法的思想及方法步骤,对水面舰艇反潜的战斗行为进行了合理划分,构造了系统兵力环境数据库、战术知识库和作战想定编辑器,建立了灵活、柔性的多级决策支持框架,满足了仿真系统决策要求.     

某型机载雷达抗干扰效果评估软件实现

抗干扰效果评估软件系统是电子对抗试验环境系统的重要组成部分,是机载雷达抗干扰效果评估系统的核心,在靶场电子对抗试验环境建设中具有重要作用和地位.采用软件工程设计方法对该雷达抗干扰评估软件系统进行了概要设计,建立了评估软件系统的评估模型、模块结构、逻辑流程和主要人机界面,基于VB.net进行了抗干扰效果评估软件系统的初步设计与调试.     

反舰导弹两种射击方式下捕捉概率及仿真

超视距攻击下,不同的射击方式对捕捉概率可能产生不同的影响.在不同射击方式误差机理分析的基础上,给出了超视距打击情况下两种不同射击方式的捕捉概率模型,在一定的数据设置情况下,进行了仿真分析,给出了两种不同射击方式下的对比分析.     

SEA方法计算模型在C4ISR系统效能分析中的应用

SEA方法是一种系统效能评估方法,具有适用性广泛、有效性强等优点,但其可操作性不强并且细节表现能力差.针对SEA方法的不足,在分析SEA方法系统属性空间和使命属性空间关系的基础上,提出了一种基于SEA方法的计算模型,为SEA方法的实际应用提供了一条途径.     

防空作战指挥对抗能力评估与分析

作战指挥对抗在未来防空作战中的地位越来越重要,为科学评估防空作战指挥对抗能力,对防空作战指挥对抗系统进行了全面分析,建立了防空作战指挥对抗能力评估指标体系,并利用幂函数的方法,建立该系统的评估模型,从而为评估防空作战指挥对抗能力提供了一种方法.该方法有利于进行单个评估指标的灵敏度分析,能较客观地反映各评估指标的影响情况,具有一定的参考价值.     

自行高炮武器系统机动生存能力建模评估

首先根据自行高炮武器系统的特点和功能,建立了自行高炮机动生存能力评估指标体系,然后根据自行机动能力的特点,建立了自行高炮武器系统的机动能力评估指标体系,运用层次分析法得出自行高炮的机动能力指数,并对武器系统抗毁伤、抗侦察、抗电磁干扰和防空拦截能力进行了量化,采用指数法建立自行高炮生存能力的综合指数评估模型.最后对某型自行高炮武器系统的生存能力进行了评估分析,验证了该模型的正确性.     

坦克分队战斗过程仿真

坦克分队战术训练模拟系统是在合成作战背景下,根据上级作战企图,指挥所属坦克分队完成具体作战任务行动过程的描述.战斗过程仿真模块是其中一个重要的组成部分,是建立整个作战模拟系统的核心.在开发坦克分队战术训练模拟系统当中,实施坦克分队战斗过程描述而进行的仿真建模研究,主要对坦克分队战斗仿真的要素,包括机动、交战过程、态势显示等进行了描述与建模,重点建立了交战过程中目标搜索、交火条件判断、交火单位选择、实力修正等模块,对分队训练模拟系统的研制与开发有一定的借鉴作用.     

H∞控制在机载光电跟瞄系统中的应用

机载光电跟瞄系统是一个受多种干扰影响的高阶复杂系统,其对系统的鲁棒性和抗干扰能力要求很高.H∞控制的特点是鲁棒性好,因此在对机载光电跟瞄系统研究的基础上,以方位回路的稳定控制为例建立数学模型,应用H∞控制和Kalman滤波相结合的方法设计控制器.仿真研究表明H∞控制器的控制效果良好,特别是模型参数摄动又有多种干扰作用时,性能虽稍有下降,但仍能有效跟踪.     

ARM系统中对CAN控制扩展的实现方法

基于ARM技术的处理器已经普遍应用于工业控制、汽车电子等各个领域.CAN总线也已广泛应用于这些领域,但大多数常用的ARM9系列芯片还没有在片内集成CAN总线的控制器,使得不得不在板级进行扩展.选用飞利浦的SJA1000器件作为CAN总线控制器在ARM系统中进行扩展,给出了两种通过总线扩展的实现方法,即通过CPLD转换时序的方法和双周期读写模拟方法,并对后者的实现方法做了详细论述.最后对CAN总线Linux下的驱动移植做了简要介绍.     

分布式代理技术在监控系统中的应用

集中式监控模型具有简单高效的特点,特别适合对小规模被监控系统的监控,但集中式监控模型在可靠性方面具有明显的缺陷和不足.针对小规模被监控系统,提出了通过在集中式监控模型中引入分布式机制达到提高监控系统可靠性的思想,同时,提出了适合这一特定模型的选举算法、负责均衡算法、负载指标评估模型,并对负载指标进行了量化.对上述模型和算法进行了详细的阐述,对模型和算法的正确性、性能和可靠性进行了分析.